基于gpcm的计算机自适应测验选题策略比较

？选题策略是计算机自适应测验（computerizedadaptivetesting,cat）研究的一项重要内容，它的好坏直接关系到考试的信度、效度及考试的安全性。cat的许多研究与应用，都建立在0-1二级评分模型基础上，对多级评分cat的选题策略的研究很少报导。目前国内虽已开展了基于grm的cat研究，但基于gpcm的cat的研究尚未见有关报道。本文通过计算机模拟程序，对基于拓广分部评分模型(generalizedpartialcreditmodel,gpcm)下的cat的四种选题策略在多种情况下进行了比较研究。研究结果表明：被试能力呈正态分布时，选题策略的使用效果与项目步骤参数分布有很大的关系。（1）项目步骤参数均服从正态分布时，采用能力与项目步骤参数匹配选题策略效果最佳；（2）项目步骤参数均服从均匀分布时，能力与项目步骤参数平均数匹配选题策略效果最佳